空氣質量模型：技術、方法及案例研究 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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伯鑫 著

圖書標籤:

• 空氣質量
• 模型
• 環境科學
• 大氣汙染
• 數值模擬
• 案例研究
• 環境工程
• 監測與評估
• 技術方法
• 汙染控製

齣版社： 中國環境齣版社

ISBN：9787511134080

版次：1

商品編碼：12335016

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-01-01

用紙：膠版紙

頁數：274

字數：412000

正文語種：中文

內容簡介

　　《空氣質量模型：技術、方法及案例研究》分為13章，主要內容包括：空氣質量法規模型簡介、估算模型應用研究、模型在建設項目環評中的應用研究、模型在規劃及戰略環評中的應用研究、模型在排汙許可中的應用研究、模型在城市空氣質量達標規劃中的應用研究、模型在無組織排放因子中的應用研究、模型在鋼鐵行業大氣汙染源解析中的應用研究、模型在交通道路源大氣汙染源解析中的應用研究、模型在環境人體健康研究中的應用、模型在土壤汙染預警中的應用研究、空氣質量模型二次開發、CALPUFF模型應用答疑等。

作者簡介

伯鑫，環境保護部環境工程評估中心數模部大氣環境研究室主任，首都經濟貿易大學、河北科技大學兼職導師，北京市科委專傢庫專傢，中國環境科學學會氣候變化分會常務委員。擁有十幾年豐富的大氣模擬及開發經驗，主要從事大氣環境質量模擬、汙染源排放清單、環境影響評價等研究，負責建設項目環境影響報告書大氣技術復核工作。先後主持或作為主要成員參與瞭國傢及省部級科研項目十幾項，負責建立瞭全國火電排放清單、全國鋼鐵排放清單、首都機場排放清單、京津冀垃圾焚燒發電排放清單等；負責開發瞭基於天河CALPUFF並行計算係統、 CALPUFF模型高空氣象模擬數據係統(3D.DAT)、適用於CALPUFF模型地理數據係統、AERSURACE地錶參數係統等，解決瞭我國環評單位長期無法獲取用於CALPUFF高空模擬數據、高分辨率土地利用數據等難題。已為全國科研院所、省市級評估中心、環評單位人員開展瞭約300人次大氣模型培訓；負責編製的多項研究分析報告得到環保部重要批示；已發錶學術論文50多篇，登記軟件著作權6項，代錶性著作有《CALPUFF模型技術方法與應用》等。

內頁插圖

目錄

第1章 空氣質量法規模型簡介
1．1 研究目標、意義、內容
1．2 AERSCREEN簡介
1．3 AERMOD簡介
1．4 CALPUFF簡介
1．5 CMAQ簡介
1．6 模型參考手冊及文獻

第2章 估算模型應用研究
2．1 AERSCREEN計算大氣環境防護距離方法研究
2．2 基於AERSCREEN的山西省焦化企業防護距離研究

第3章 模型在建設項目環評中的應用研究
3．1 AERMOD在建設項目環評中存在的主要問題
3．2 AERMOD在建設項目環評中空氣質量法規模型標準化應用研究
3．3 AERMOD模型在火電項目中的標準化應用
3．4 AERMOD模型在鋼鐵項目中的標準化應用
3．5 AERMOD模型在機場項目中的標準化應用
3．6 建設項目大氣環評篇章框架設計
3．7 大氣環境影響技術復核資料清單

第4章 模型在規劃及戰略環評中的應用研究
4．1 規劃及戰略環評中大氣環境影響評價技術體係研究
4．2 CALPUFF在規劃環評項目中的應用

第5章 模型在排汙許可中的應用研究
5．1 大氣質量影響模擬概述
5．2 大氣質量影響分析模擬需求流程
5．3 大氣質量模擬應用特點

第6章 模型在城市空氣質量達標規劃中的應用研究
6．1 重點行業總體狀況
6．2 環境空氣質量現狀
6．3 汙染氣象分析
6．4 現狀情景下重點行業排放以及大氣汙染貢獻現狀
6．5 重點行業無組織大氣汙染貢獻情況
6．6 減排情景下重點行業排放以及大氣汙染貢獻情況
6．7 結論

第7章 模型在無組織排放因子中的應用研究
7．1 材料與方法
7．2 結果與討論
7．3 結論

第8章 模型在鋼鐵行業大氣汙染源解析中的應用研究
8．1 研究方法
8．2 結果與討論
8．3 結論

第9章 模型在交通道路源大氣汙染源解析中的應用研究
9．1 材料與方法
9．2 結果與討論
9．3 結論

第10章 模型在環境人體健康研究中的應用
10．1 材料與方法
10．2 案例分析
10．3 結果與討論
10．4 結論與建議

第11章 模型在土壤汙染預警中的應用研究
11．1 材料與方法
11．2 結果與討論
11．3 結論

第12章 空氣質量模型二次開發
12．1 CALPUFF高性能計算服務
12．2 CALPUFF土地利用計算服務
12．3 大氣模型、風險模型與榖歌地球交互研究
12．4 WRF同化數據對CALPUFF模擬效果改善研究
12．5 其他研究成果

第13章 CALPUFF模型應用答疑
附錄A AERSCREEN常用命令及參數速查手冊
附錄A．l AERSCREEN點源INP文件格式
附錄A．2 AERSCREEN圓形麵源INP文件格式
附錄A．3 AERSCREEN矩形麵源INP文件格式
附錄A．4 AERSCREEN體源INP文件格式
參考文獻

前言/序言

近年來，隨著我國經濟快速發展，京津冀、長三角、珠三角等地區灰霾天氣頻發，以PM2.5、臭氧為代錶的二次汙染日趨嚴重，給可持續發展、群眾健康帶來影響，給我國大氣汙染防控、管理帶來嚴峻的挑戰。

在我國當前區域化大氣復閤汙染的背景下，空氣質量模型是國傢進行量化大氣環境管理的重要技術工具，可用於大氣環境防治規劃、大氣環境質量達標規劃等多種大氣環境管理領域。不同模型各有側重，使用的化學機理、數值算法等也會有所不同，模擬同一種大氣情景時使用不同模型可能會産生不同的結果，影響大氣環境管理決策的一緻性和公平性。政府部門通常通過管理程序和技術手段推薦一係列的法規空氣質量模型，規定在涉及環境質量模擬預測的具有法律效力文件的編製和政策法規的製定時必須采用法規模型，以提高環境質量影響分析結果的一緻性，促進環境管理的公平性。

目前，我國法規空氣質量模型的建設處於起步階段。《環境影響評價技術導則 大氣環境》（HJ 2.2—2008）中以清單方式推薦AERMOD、ADMS、CALPUFF空氣質量模型，並在公眾網絡平颱上予以發布；2013年，環境保護部環境工程評估中心作為2013年公益科研專項“國傢環境質量模型法規化與標準化研究”的課題主持單位，會同中國環境科學研究院等開展瞭局地空氣質量模型法規化驗證方法研究與模型數據標準化研究等工作，推薦瞭我國首批局地尺度環境空氣質量模型，建立瞭中國本土唯一一個局地空氣質量模型驗證案例，協助環境保護部完成瞭《環境質量模型規範化管理暫行辦法》（徵求意見稿）。

本書整理、總結瞭作者將空氣質量模型（AERSCREEN、AERMOD、CALPUFF、CMAQ等）應用於環境管理方麵的實踐經驗，具有較強的學術性和實用性，是空氣數值模擬方麵的不可多得的資料文獻。本書的齣版對我國空氣質量模型法規化發展有積極的推動作用，可幫助規範讀者學習空氣質量模型的使用，為我國大氣汙染環境管理提供有力的支撐。

好的，這是一本關於環境監測與數據科學應用的書籍簡介。 --- 書名：環境智能：麵嚮可持續發展的監測、分析與預測 內容提要 在當前全球氣候變化與環境挑戰日益嚴峻的背景下，對環境要素進行精準、高效的監測、分析與預測，已成為支撐可持續發展決策的關鍵環節。本書《環境智能：麵嚮可持續發展的監測、分析與預測》係統性地探討瞭如何融閤先進的傳感技術、大數據處理能力與前沿的機器學習算法，構建一套麵嚮復雜環境問題的智能監測與決策支持體係。 全書內容聚焦於從原始數據采集到最終智能洞察的完整鏈條，分為四個核心部分：基礎理論與技術基礎、多源環境數據融閤與處理、智能分析與模型構建、以及應用案例與未來展望。 第一部分：基礎理論與技術基礎 本部分奠定瞭理解現代環境智能係統的理論基石。首先，詳細闡述瞭環境場論的基本原理，包括汙染物的擴散機製、水文氣象反饋迴路等，為後續模型構建提供必要的物理和化學背景。隨後，深入剖析瞭新一代環境傳感技術的突破，涵蓋瞭物聯網（IoT）在環境監測網絡中的部署策略、低功耗廣域網絡（LPWAN）在偏遠地區數據迴傳中的應用，以及高精度光譜分析儀、微型化電化學傳感器等新型硬件的工作原理和局限性。重點討論瞭數據采集的質量控製標準，強調瞭現場校準、漂移補償和誤差溯源的重要性。 第二部分：多源環境數據融閤與處理 環境數據源的異構性是當前分析工作中的主要挑戰。本部分緻力於解決如何將來自不同時間尺度、空間分辨率和測量精度的異構數據進行有效整閤。內容涵蓋瞭時空數據對齊技術，包括基於地理信息係統（GIS）的配準方法和時間序列插值算法。詳細介紹瞭遙感數據處理流程，從衛星影像的輻射定標、大氣校正到特徵提取，尤其關注瞭中高分辨率遙感數據在植被健康、地錶溫度和水體汙染監測中的應用潛力。此外，本書投入大量篇幅討論瞭數據清洗與預處理的實踐，包括異常值檢測（利用統計學方法和深度學習方法）和缺失值填補策略（如基於相鄰站點插值、主成分分析驅動的重建）。 第三部分：智能分析與模型構建 這是本書的核心技術部分，重點在於如何利用先進的計算方法從復雜數據中提取有意義的知識。 統計建模與傳統機器學習：迴顧瞭經典的環境時間序列分析方法，如ARIMA、GARCH模型在趨勢分析和短期預測中的應用。隨後，係統介紹瞭支持嚮量機（SVM）、隨機森林（RF）在環境分類（如土地覆蓋分類、汙染源識彆）和迴歸任務中的性能優化策略。 深度學習賦能環境預測：本書詳細闡述瞭深度學習模型在處理環境復雜非綫性關係中的優勢。內容包括捲積神經網絡（CNN）在圖像識彆（如大氣氣溶膠光學厚度反演）中的應用，循環神經網絡（RNN）及其變體（如LSTM、GRU）在長期環境數據序列預測中的架構設計與參數調優。特彆關注瞭圖神經網絡（GNN）在模擬區域間相互作用（如跨界水汙染傳輸、區域大氣傳輸）方麵的最新進展。 不確定性量化與可解釋性：認識到環境係統的內在隨機性，本書強調瞭貝葉斯方法在模型參數估計和預測區間構建中的作用。同時，探討瞭可解釋人工智能（XAI）技術（如SHAP值、LIME）在環境模型中的應用，以增強決策者對模型預測依據的信任度，確保模型輸齣能夠指導實際的工程乾預。 第四部分：應用案例與未來展望 本部分將理論與實踐相結閤，展示瞭環境智能技術在多個關鍵領域的實際落地成果。 城市水資源智能管理：案例分析瞭如何結閤實時降雨數據、管網壓力傳感器數據與曆史用水模式，利用深度學習模型實現城市供水管網的漏損早期預警和優化調度。 區域空氣汙染跨界傳輸模擬：展示瞭一套融閤氣象模型、地麵監測站數據和衛星遙感數據的混閤模型，用於實時追蹤和反演區域性重汙染事件的傳輸路徑和主要貢獻源。 生態係統健康監測與預警：聚焦於生物多樣性監測，介紹瞭如何利用聲景（Acoustic Sensing）數據和計算機視覺技術，結閤時間序列分析，構建森林或濕地生態係統健康度的動態評估指標體係。 最後，本書對環境智能領域的未來趨勢進行瞭展望，包括聯邦學習在保護數據隱私前提下實現多機構協同建模的潛力，數字孿生（Digital Twins）技術在構建高保真城市環境模擬平颱上的應用，以及邊緣計算在實現低延遲、實時環境反饋控製中的關鍵作用。 本書麵嚮環境科學、遙感科學、數據科學、土木工程及相關領域的科研人員、工程師和政策製定者，旨在提供一個全麵、深入且具有實踐指導意義的知識框架，推動環境監測與管理嚮更智能、更精細化的方嚮發展。

評分☆☆☆☆☆

從閱讀體驗的角度來看，本書的學術嚴謹性與可讀性達到瞭一個微妙而令人滿意的平衡。盡管主題高度專業化，但作者似乎時刻注意著讀者的感受，經常在關鍵轉摺點加入簡明的總結性段落，或者用類比的方式解釋晦澀的概念，避免瞭陷入純粹的數學推導泥潭。參考文獻部分的詳盡程度也令人印象深刻，覆蓋瞭從經典文獻到近年頂級期刊的成果，為讀者提供瞭深入探索的廣闊路徑。這種兼顧學術深度和傳播效率的寫作風格，使得這本書不僅能成為案頭必備的參考手冊，也適閤作為高年級本科生或研究生深入學習此領域的入門教材。它成功地將一個復雜且多學科交叉的領域，以一種結構清晰、引人入勝的方式呈現瞭齣來，確實是一部難得的優秀著作。

評分☆☆☆☆☆

深入閱讀後，我發現本書的敘事邏輯和結構安排堪稱典範。它並非那種將所有復雜概念堆砌在一起的教科書，而是構建瞭一個清晰的知識階梯。開篇部分對空氣質量建模的曆史沿革和基礎理論進行瞭詳盡卻不失生動的迴顧，為後續的技術探討奠定瞭堅實的基礎。隨後，作者係統地介紹瞭各種主流模型的數學原理，包括數值模型、統計模型等，每種模型的優缺點分析得鞭闢入裏，沒有一味地推崇某一種“萬能”方法，而是強調瞭情境依賴性。這種循序漸進的講解方式，極大地降低瞭理解復雜算法的門檻。即便是對建模新手來說，也能順著作者的思路逐步深入，不會感到思維上的斷裂或睏惑。對於有一定基礎的研究人員而言，書中對特定高級模型的深入剖析，又提供瞭可以藉鑒和改進的方嚮，其邏輯的嚴謹性和推進的閤理性，令人贊嘆。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計給我留下瞭深刻的第一印象。封麵采用瞭沉穩的深藍色調，搭配著簡潔的白色和少許亮黃色的標題字體，整體感覺非常專業且有檔次。紙張的質感也相當不錯，拿在手裏沉甸甸的，內頁印刷清晰，字號適中，閱讀起來非常舒適。我很欣賞作者和齣版方在物理呈現上所下的功夫，這不僅僅是一本書，更像是一件精心製作的工具書。書脊的設計也很有考究，便於在書架上快速找到它，這一點對於經常需要翻閱參考的讀者來說非常貼心。初次翻閱時，能感受到排版布局的用心，圖錶與文字的穿插處理得當，沒有齣現那種密密麻麻讓人望而卻步的感覺。由此可見，本書在製作過程中，對細節的把控達到瞭相當高的水準，完全符閤一本嚴肅學術著作應有的標準，讓人在開始閱讀前就對接下來的內容充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

書中案例研究部分的豐富度和實用性，絕對是這本書的一大亮點，也是它區彆於許多理論書籍的關鍵所在。作者並未停留在純粹的理論闡述上，而是提供瞭多個不同地域、不同汙染源特徵的實際應用案例。例如，書中對城市尺度顆粒物擴散模擬的案例分析，詳細列舉瞭數據預處理的難點、模型參數的敏感性測試過程以及最終結果的驗證方法。這些案例的描述詳盡到近乎“手把手”的程度，不僅展示瞭模型在理想條件下的錶現，更重要的是，它真實地反映瞭在實際工程應用中會遇到的各種不確定性和局限性。這種強烈的實戰色彩，使得書中的知識不再是紙上談兵，而是可以立即被應用到實際問題解決中的有效工具。對於我這種需要將理論轉化為實際成果的專業人士來說，這些案例的價值無可估量。

評分☆☆☆☆☆

本書在技術深度上的挖掘，也遠遠超齣瞭我的初步預期。作者顯然是該領域的資深專傢，對當前前沿技術有著獨到的見解。書中對於數據同化技術在空氣質量預報中的最新進展進行瞭相當深入的探討，涉及到卡爾曼濾波、變分法等高階算法在時空數據融閤中的具體應用。更值得稱道的是，作者不僅描述瞭這些技術的“是什麼”，還深入剖析瞭“為什麼”以及“如何優化”它們，尤其是在處理高維非綫性問題時所采用的數值穩定性增強策略。對於那些追求技術前沿的讀者來說，這部分內容無疑是極具價值的“乾貨”。它提供的不僅僅是現有方法的綜述，更像是對未來研究方嚮的一種引導和啓發，促使讀者跳齣現有的框架去思考如何提升模型的預測精度和效率。